Abstract De novo design of complex protein folds using solely computational means remains a substantial challenge 1 . Here we use a robust deep learning pipeline to design complex folds and soluble analogues of integral membrane proteins. Unique membrane topologies, such as those from G-protein-coupled receptors 2 , are not found in the soluble proteome, and we demonstrate that their structural features can be recapitulated in solution. Biophysical analyses demonstrate the high thermal stability of the designs, and experimental structures show remarkable design accuracy. The soluble analogues were functionalized with native structural motifs, as a proof of concept for bringing membrane protein functions to the soluble proteome, potentially enabling new approaches in drug discovery. In summary, we have designed complex protein topologies and enriched them with functionalities from membrane proteins, with high experimental success rates, leading to a de facto expansion of the functional soluble fold space.

Abstract D e novo design of protein folds with complex topologies and intricate structural features using solely computational means remains a significant challenge. Here, we use a robust deep learning pipeline to design soluble analogues of integral membrane proteins. Some unique protein topologies, such as the GPCR fold, are not found in the soluble proteome and we demonstrate that their structural features can be recapitulated in soluble analogues. Biophysical analyses reveal high thermal stability of the designs and experimental structures show remarkable accuracy. Our workflow enables the design of complex protein topologies with high experimental success rates and low sequence similarity to natural proteins, leading to a de facto expansion of the soluble fold space. We anticipate such design strategies will give us access to new functionalities such as novel small molecule binders, enzymes and potentially a new approach to drug discovery studies.